针对交通场景图像去雾中缺乏有效浓度检测的不足,提出基于自然统计特征分布的雾浓度检测算法.首先,将待检图像分为P×P大小的子块;其次,建立图像局部对比度及熵的自然统计特性向量,求解待检图像和标准图像子集间最佳期望及协方差的最大似然估计;最后,分别计算待检图像与有雾和无雾标准子集间的马氏距离,以二者的比值D作为场景雾浓度的度量.通过同一场景不同浓度等级和不同场景不同雾浓度等级的图像测试,表明算法D值能正确反应雾浓度的变化趋势;通过与标准主观评价法(MOS)比较,表明二者呈现近似的线性,相关系数可达0.97,远高于归一化亮度系数(MSCN)的0.56;通过与PM2.5比较,表明算法能准确的评定雾浓度等级.
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